Ученые Петербургского Политеха научили нейросеть бороться с мошенничеством в интернете

Группа ученых из Института кибербезопасности и защиты информации СПбПУ создала модель графовой нейронной сети, которая способна отличать подозрительные транзакции от безопасных и мошенников от честных пользователей. Об этом сообщает ComNews, уточняя, что во время экспериментальных испытаний модель показала высокий потенциал.

Проект начался около года назад с изучения графовых нейросетей в банковской сфере. Тогда ученые Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого проанализировали и обработали большой объем данных: сотни транзакций и подробную информацию о них. Затем исследователи построили модель графовой нейронной сети и перешли к её обучению.

При обучении, в частности, «мы дополнительно учитывали идентификационную информацию: номер банковской карты, данные об отправителе и получателе денежных средств, тип используемой банковской карты, характеристики устройства, с помощью которого была совершена транзакция и другие. Выделение дополнительных признаков позволило нам более точно обучить графовую нейронную сеть и получить хорошие результаты», – поделилась доктор технических наук, профессор Института кибербезопасности и защиты информации СПбПУ Дарья Лаврова.

Главное оружие новой модели нейронной сети в том, что она уделяет внимание закономерностям, по которым можно распознать противоправные действия. В качестве примера эксперт привела такую ситуацию:

«Если человек открыл счет в банке полгода назад и за этот период времени средняя сумма транзакций за день составляла 1 000 рублей, после чего в один день он получил денежные переводы в сумме 30 000 рублей, вероятность того, что нейронная сеть отнесет этого человека к классу мошенников, возрастет. Кроме того, будет учитываться информация об источнике транзакции и, если деньги были переведены не юридической организацией, а 10 физическими лицами, то данная вероятность также увеличится».

Политех уверен, что новая модель нейросети будет особенно полезна банкам для автоматического распознавания мошеннических операций среди миллионов ежедневных транзакций клиентов. Однако она может использоваться и в других сферах. Например, она справится с выявлением в социальных сетях пользователей, распространяющих дезинформацию или же с обнаружением сетевых атак в сетях передачи данных.

Узнать больше успешных кейсов кредитных организаций вы сможете на Конференции «Цифровизация финансового рынка в России: тренды и перспективы развития», которая пройдет 8 июня в Москве.

Действуют скидки за раннюю регистрацию. Успейте принять участие на наиболее выгодных условиях!

Комментарии